本文選題：有鐵芯直線電機 + 推力波動��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：當今時代,精密運動平臺在各行各業(yè)中都受到廣泛應(yīng)用,例如IC制造業(yè)、航天航空業(yè)、精密機械加工業(yè)等。其中,永磁直線電機在高速度、高精度、高載荷的運動控制中應(yīng)用最為廣泛。直線電機不需要機械傳動裝置實現(xiàn)從旋轉(zhuǎn)運動到直線運動的轉(zhuǎn)換,因此大大降低了電機系統(tǒng)非線性和摩擦力擾動的影響,但同時也帶來了更多的模型不確定性和更強的外部擾動的問題,如推力波動問題。因此,若要獲得高速度、高精度的運動控制,無論是通過恰當?shù)亟Y(jié)構(gòu)設(shè)計還是有效的系統(tǒng)控制,降低上述問題帶來的影響都是至關(guān)重要的工作。本文以尖端精密設(shè)備——光刻機中的雙工件臺系統(tǒng)為研究背景,針對該系統(tǒng)宏動臺X向有鐵芯直線電機存在的推力波動問題,進行了深入的理論分析和擾動補償方案研究。首先,本文從電機結(jié)構(gòu)層面對產(chǎn)生直線電機推力波動的主要原因進行了理論分析。并對研究對象——工件臺宏動X向電機進行掃頻實驗,通過頻率特性得出了較為準確的被控對象模型,并針對該模型進行了反饋控制系統(tǒng)設(shè)計,為后續(xù)工作打下基礎(chǔ)。其次,本文利用已有實驗平臺結(jié)構(gòu)對定位力和紋波擾動進行了數(shù)據(jù)采集實驗,并利用獲得的數(shù)據(jù)進行了模型辨識,得到了二者基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識模型。利用辨識模型進行查表補償,實驗結(jié)果表明針對研究對象設(shè)計其它有效補償方案是必要的。再次,本文通過理論分析、仿真研究和實驗研究,對迭代學(xué)習(xí)補償方法進行了深入研究。實驗結(jié)果表明,迭代學(xué)習(xí)補償方法對周期性推力波動具有較好的抑制能力,但其不能解決部分呈現(xiàn)非周期性的推力波動。最后,本文深入研究了擾動觀測器補償方法,并提出了一種改進策略。實驗結(jié)果驗證了改進擾動觀測器對擾動抑制的有效性和優(yōu)異性。最后還提出了一種擾動觀測器+迭代學(xué)習(xí)補償策略,可以縮短迭代周期的同時提高系統(tǒng)跟蹤精度。
[Abstract]:Nowadays, precision sports platform is widely used in various industries, such as IC manufacturing, aerospace industry, precision machinery processing industry and so on.Among them, permanent magnet linear motor is widely used in motion control with high speed, high precision and high load.The linear motor does not need mechanical transmission to realize the conversion from rotating motion to linear motion, so the influence of nonlinear and friction disturbance of the motor system is greatly reduced.But it also brings more model uncertainty and stronger external disturbance, such as thrust fluctuation.Therefore, in order to obtain high speed and high precision motion control, it is very important to reduce the influence of the above problems, whether through proper structural design or effective system control.In this paper, based on the research background of double workpiece table system in the sophisticated equipment-lithography machine, a deep theoretical analysis and disturbance compensation scheme are carried out to solve the problem of thrust fluctuation in the X direction linear motor with iron core on the macro platform of the system.Firstly, the main causes of thrust fluctuation of linear motor are analyzed theoretically from the motor structure level.The frequency sweep experiment of workpiece macro moving X direction motor is carried out, and a more accurate controlled object model is obtained by frequency characteristic, and the feedback control system is designed for the model, which lays a foundation for the follow-up work.Secondly, this paper makes use of the existing experimental platform structure to carry on the data acquisition experiment to the localization force and the ripple disturbance, and uses the obtained data to carry on the model identification, obtains the identification model based on the RBF neural network.The experimental results show that it is necessary to design other effective compensation schemes for the object of study.Thirdly, through theoretical analysis, simulation and experimental research, the iterative learning compensation method is deeply studied.The experimental results show that the iterative learning compensation method has a good ability to suppress periodic thrust fluctuations, but it can not solve the partial non-periodic thrust fluctuations.Finally, the disturbance observer compensation method is studied and an improved strategy is proposed.The experimental results show that the improved disturbance observer is effective and excellent for disturbance suppression.Finally, an iterative learning compensation strategy for disturbance observer is proposed, which can shorten the iteration period and improve the tracking accuracy of the system.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP273

【參考文獻】

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本文編號：1744473